L’importanza delle LLM specifiche del dominio

Importance of domain-specific LLMs

I modelli di linguaggio di grandi dimensioni sono strumenti straordinari di per sé, ma molti potrebbero non rendersi conto che i modelli specifici per un determinato settore o dominio sono potenzialmente ancora più potenti. Non solo vengono addestrati su dati più specifici orientati al tuo settore, ma spesso offrono anche una serie di vantaggi che rendono l’acquisto o la creazione di un LLM specifico per il settore un investimento valido.

Quindi diamo un’occhiata a qualche esempio di vantaggi che i LLM specifici per un dominio/settore portano sul tavolo.

Vocabolario specializzato e comprensione contestuale:

Chiunque abbia avuto un lavoro sa che ogni settore ha il proprio insieme unico di gergo e linguaggio che spesso non si trova al di fuori del proprio campo. Per i LLM, questo potrebbe essere un problema poiché molti lavoratori, pensandoci, spesso ricadono in questo gergo e potrebbero non essere in grado di utilizzare i LLM al massimo del loro potenziale. Quindi, quando i LLM specifici per un dominio vengono addestrati nel linguaggio e nei termini di un settore specifico, si aprono molte porte in termini di comunicazione più fluida tra il LLM e l’operatore.

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In breve, ciò significa che i modelli, quando lavorano con i loro collaboratori umani, possono comprendere e generare contenuti che sono rilevanti e accurati all’interno di quel particolare dominio. E questo è comune in quasi tutti i settori, dalla scienza dei dati, alla finanza, all’energia e molti altri.

Miglior interpretazione dei dati:

Nel campo della scienza dei dati, il lavoro spesso comporta l’interpretazione e l’analisi di dati provenienti da fonti diverse e variegate. Ma ecco la cosa, questo è un problema comune in molti altri settori. Ed è qui che un LLM specifico per un dominio può essere utile. Un LLM specifico per un dominio può aiutare a comprendere le complessità dei modelli di dati, le relazioni e le anomalie uniche del settore per il quale è stato ottimizzato. Quindi, invece di risposte o informazioni generalizzate, questi LLM possono aiutare a generare previsioni e informazioni più accurate senza perdere dati preziosi che possono essere persi a causa della mancanza di contesto o corrispondenza linguistica.

Risoluzione avanzata dei problemi:

Quando si tratta di utilizzare modelli di linguaggio di grandi dimensioni, l’obiettivo è la capacità di risolvere problemi complessi utilizzando approcci basati sui dati. Quindi, ottimizzando un LLM specifico per un settore o dominio, il modello ha più informazioni su cui basarsi, con una migliore comprensione contestuale che può fornire soluzioni personalizzate sfruttando la sua comprensione delle sfide e dei requisiti del dominio. Ciò può portare a una risoluzione dei problemi e a un’innovazione più efficaci che possono essere applicate in modo migliore a quel dominio specifico.

Preelaborazione efficiente dei dati:

La preelaborazione dei dati è un passaggio cruciale nei flussi di lavoro della scienza dei dati di qualsiasi settore che cerca di passare a una presa di decisioni basata sui dati. Ma a seconda del settore, l’elaborazione dei dati può essere diversa a seconda del modo in cui sono stati raccolti e dei requisiti di conformità. Detto questo, i LLM specifici per un dominio possono essere migliorati e ottimizzati per tecniche di pulizia e trasformazione dei dati consapevoli del contesto.

Ciò non solo semplifica la fase di preelaborazione e garantisce che i dati siano meglio preparati per l’analisi, ma può anche ridurre i costi delle risorse associati alla fase di preelaborazione.

Informazioni specifiche del settore:

Ecco la cosa, non tutti i settori utilizzano i dati allo stesso modo per ottenere informazioni. Ciò che è importante per le organizzazioni non profit non sarà lo stesso tipo di dati che le banche o gli ospedali riterranno importanti. Quindi, un LLM specifico per un dominio può essere utilizzato per generare rapporti, sintesi e informazioni specifiche sui modelli e le tendenze dei dati all’interno di quel settore. Ciò può aiutare i professionisti a prendere decisioni informate e a comprendere in modo più completo i loro dati.

Raccomandazioni personalizzate:

In settori come l’e-commerce e il marketing, i LLM specifici per un dominio possono alimentare sistemi di raccomandazione che suggeriscono prodotti o contenuti personalizzati alle preferenze individuali degli utenti, basandosi sui loro dati e comportamenti storici. Anche se le raccomandazioni in teoria possono funzionare allo stesso modo in tutti i settori, ciò che guida queste raccomandazioni potrebbe non essere ottimizzato al massimo se il LLM non è ottimizzato per il dominio.

Riduzione della curva di apprendimento:

Ecco un punto importante, che riguarda i costi in termini di tempo e risorse. I professionisti che entrano in un settore specifico potrebbero avere bisogno di tempo per imparare il suo linguaggio e le sue sfumature uniche. Spesso il gergo e altre informazioni contestuali non si traducono bene quando si passa a un nuovo settore. Lo stesso può essere detto anche per gli strumenti popolari. Quindi, i LLM specifici per un dominio possono aiutare i nuovi arrivati fornendo spiegazioni, definizioni e contesto, riducendo la curva di apprendimento.

Considerazioni Etiche:

In settori con dati sensibili, come la sanità, è possibile adattare modelli linguistici di apprendimento profondo (LLM) specifici del dominio per garantire che il contenuto generato rispetti le linee guida etiche e legali, salvaguardando la riservatezza dei pazienti. A seconda del dominio/settore, potrebbero essere presenti regolamenti e leggi molto specifici che devono essere rispettati al fine di rimanere in conformità; ciò può diventare più complesso quando entriamo nel mondo della medicina e dei diritti legati alla privacy associati a questo tipo di dati.

Quindi, un LLM specifico del dominio che tenga conto di questi vincoli sarebbe più adatto per gestire queste delicate questioni legate ai dati utilizzati o in uso rispetto a un LLM generale che non è predisposto a comprendere tali questioni. Per metterlo semplicemente, potresti desiderare che il tuo medico utilizzi uno strumento basato sull’intelligenza artificiale per fornire una migliore cura, ma probabilmente vorrai che si preoccupi meglio delle tue informazioni rispetto, ad esempio, a ChatGPT. Anche se ChatGPT è ottimo come LLM generale, non è adatto a gestire informazioni così sensibili, ed è per questo che non lo fa.

Ma con un LLM specificamente addestrato tenendo presenti queste restrizioni, potresti sentirti più a tuo agio nel permettere al medico di utilizzare l’intelligenza artificiale per fornire trattamenti migliori, e addirittura più personalizzati.

Conclusioni

Chiaramente, i grandi modelli linguistici, quando orientati verso settori/domini specifici, possono offrire ancora più vantaggi a coloro che sono disposti a dedicare tempo per imparare questa nuova tecnologia. Tuttavia, poiché i LLM fanno parte dell’ecosistema NLP in rapido movimento, gli standard, le idee e persino i metodi stanno cambiando rapidamente.

Quindi sta diventando importante tenersi aggiornati su tutti i cambiamenti associati ai LLM. E il posto migliore per farlo è all’ODSC West 2023, dal 30 ottobre al 2 novembre. Con una traccia dedicata all’NLP e ai LLM, potrai godere di presentazioni, sessioni, eventi e altro ancora che si concentrano appieno su questo campo in rapida evoluzione.

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